作為數字營銷人員，報告和數據分析不可避免地占用了我們大量的時間。

然而，即使是經驗豐富的營銷人員在查看數據和做出決策時也可能會犯一些常見的錯誤。

您需要留意可能導致查看錯誤數據、得出錯誤結論或為客戶或老板的錯誤解釋敞開大門的錯誤。

在本文中，您將了解數字營銷人員在分析數據時常犯的 10 個常見錯誤：

• 沒有考慮具有統計意義的時間范圍。
• 不考慮季節性因素。
• 忽略線下活動的影響。
• 不考慮多渠道參與。
• 報告數字而不得出結論。
• 關注錯誤的 KPI。
• 根據錯誤數據做出決策。
• 不合并后端數據。
• 數據可視化效果不佳。
• 假設你可以測量一切。

1. 不關注具有統計意義的時間范圍

許多企業都會在一周或一個月內看到潛在客戶數量的起伏，僅查看幾天的數據通常無法準確反映長期投資回報率。

如果您的目標是每月平均產生 100 個合格的潛在客戶，那么您可以通過每周獲得 10 個潛在客戶并在接下來的三周中每周獲得 30 個潛在客戶來實現該目標。

很少有企業會每天或每周看到完全相同數量的潛在客戶。

如果您僅根據第一周來判斷預計表現，您可能會認為潛在客戶量異常低。然而，該賬戶仍然達到了每月 100 條線索的目標，并且未來幾周的數量將會增加。

許多企業主和首席營銷官（這是可以理解的）與數字和監控每日/每周的結果息息相關。

營銷人員應該幫助提供更廣泛的背景，以最大程度地減少當月銷售額上升時當天數字下降的擔憂。

2. 不考慮季節性因素

考慮時間范圍的另一部分是牢記季節性因素。

電子商務企業可能會在黑色星期五前后迎來最大的銷售期，而 B2B 企業可能會在假期前后看到銷量下滑。

過去幾年的數據有助于了解哪些月份的交易量往往最高和最低。

您應該考慮直接來自 Google Analytics 和廣告平臺的數據，以及整體后端銷售/潛在客戶數據。

3.忽略線下活動的影響

不幸的是，我們可能都熟悉可能影響全球企業的“前所未有的事件”。回顧 2020 年，絕大多數企業的圖表并不遵循“正常”模式。

除了 2020 年發生的事件之外，許多公司的業務也會因外部因素而起伏不定。

例如，當天氣趨向極熱或極冷時，暖通空調業務可能會看到咨詢量增加。當 SaaS 企業最大的競爭對手提高價格時，人們的興趣可能會增加。

密切關注任何可能表明商業興趣增加或詢問減少的可能性的新聞和事件。

不幸的是，企業也可能會遇到負面新聞，這可能會對人們想要購買的整體可能性產生不利影響。

進行傳統廣告的品牌在投放電視廣告時還應該關注品牌搜索活動和整體領先指標的影響。線下廣告通常會影響用戶轉向他們的設備以進一步與品牌互動。

4. 沒有考慮多渠道參與

營銷人員可能會非常關注某個特定渠道——無論是有機搜索、付費搜索、Facebook 廣告還是 LinkedIn 廣告——并癡迷于讓該渠道發揮作用。

然而，沒有一個渠道是完全獨立運作的，因為沒有網絡用戶嚴格使用單一渠道。

不幸的是，默認為最終點擊歸因的分析和廣告平臺往往會加劇這個問題。

營銷人員嚴格關注推動銷售線索的最終來源和營銷活動，而沒有考慮到用戶可能進行了非品牌搜索、點擊了 Facebook 廣告，然后在最終轉化之前進行了品牌搜索。

要擺脫純粹的最終點擊心態，請注意 Google Analytics（分析）多渠道路徑部分中的輔助轉化和轉化路徑。

此外，還可以使用 Google Ads 的歸因部分來比較不同的歸因模型。

5. 關注錯誤的 KPI

您已經整理了您認為完美的數字營銷報告。轉化次數和轉化率上升，而轉化成本下降。您的營銷活動正在壓垮績效指標。

您很高興與客戶分享這個消息，氣喘吁吁地開始談論這份報告，而您的客戶則第一次看到結果。

但在你能說兩個字之前，你的客戶就打斷了他的問題：“為什么我們的跳出率上升了？為什么點擊率下降了？”

在您不知不覺中，對話偏離了您希望關注的積極轉化統計數據。

數字營銷人員有責任關注與業務利潤最直接相關的指標，但次要指標可能會很快分散人們對營銷活動最終目標的注意力。

無論是在您自己的優化工作中還是在向客戶或老板報告時，請務必將主要重點放在最重要的指標（營銷合格的潛在客戶、銷售等）上，而不是表面指標（如點擊率、跳出率、每次點擊費用等）上。

雖然在快速變化時您不應該忽略點擊率等指標，但您也不應該將主要重點放在針對次要指標的優化上。

6. 報告沒有結論的數字

除了報告正確的 KPI 之外，您還需要傳達選擇這些 KPI 的原因以及它們講述的故事。

如果您的報告只是沒有任何背景的數字和圖表表格，那么您的客戶或老板只能得出自己的結論。

例如，不要僅僅說轉化率上升，而是指出您過去兩周開展的春季促銷活動已幫助將轉化率提高了 5%。討論什么廣告創意最有效。

在展示您從營銷活動中學到的知識的同時，還可以根據本輪的效果，對品牌應該為下一次銷售測試哪些創意和目標進行評論。

如果性能下降，請討論季節性或線下事件等可能有助于解釋下降的因素。提供上下文可以幫助緩解對下降的圖表線的擔憂。

7. 根據錯誤數據做出決策

在開始任何數據分析之前，請確保您的 Google Analytics（分析）配置、廣告平臺轉化跟蹤以及您引用的任何其他工具均已正確設置并測量數據。

如果“感謝”頁面上的像素未正確觸發，您最終可能會漏報轉化次數。或者，如果為錯誤的頁面設置了轉換規則，您可能會過度報告結果。

此外，建立一個系統來定期檢查數據是否正常流動。例如，開發人員可能更新了網站并在此過程中刪除了跟蹤代碼，或者客戶可能在沒有通知您的情況下更改了頁面 URL。

理想情況下，請確保您的客戶或開發團隊知道在推出任何更改之前通知您。

8. 不合并后端數據

我與幾個 B2B 客戶合作，他們的銷售周期很長，在達成交易之前經常需要多個接觸點。

雖然我可能會看到 Google Ads 中跟蹤的表單提交，但我不知道個人與銷售團隊之間的對話進展如何。僅測量初始轉化并不能說明全部情況。

正確的 UTM 標記和 CRM 中來源的歸屬將使您能夠衡量潛在客戶進入后如何有效地通過銷售流程。

最終，通過正確的設置，您應該能夠將收入歸因于特定的廣告系列、關鍵字和廣告。

在電子商務端，查看后端銷售數據并將其與您在廣告平臺和分析中跟蹤的數據進行比較。

您可以確定銷售或經常性客戶，這些客戶可以與您運行的營銷活動相關聯，而不是在廣告平臺中直接跟蹤的內容。

9. 數據可視化效果不佳

圖表和圖形可以極大地幫助理解復雜的數字集。然而，不小心使用圖表可能會誤解結果。

例如，請查看以下按月顯示轉化的餅圖：

除了能夠看到餅圖的某些部分比其他部分稍大之外，這種格式并不能告訴您太多信息。

即使沒有可供參考的數字，餅圖也無法理想地表示數據每月的變化情況。

相反，請參閱下面的折線圖：

通過此圖表，您可以查看每個月的大致數字，并能夠跟蹤隨時間的變化。您還可以查明潛在的季節性趨勢。

使用圖表或圖表時，請考慮最能講述您試圖在報告中傳達的故事的格式。

10. 假設你可以測量一切

我知道，您正在閱讀一篇有關數據分析的文章，因為您希望能夠衡量一切。但您并不總是擁有完美的歸因，也無法始終確定您投放的每個廣告的確切投資回報率。

回到本文前面討論的主題，您能否完美關聯最近發生的戲劇性世界事件對任何特定業務的銷售產生了多大影響？

不，盡管您當然可以根據數據得出結論并找到相關性。

由于瀏覽器和操作系統的持續限制影響著跟蹤，每次轉化是否都能準確地歸因于正確的來源？不。

雖然您應該盡一切努力正確設置跟蹤，但您還應該意識到，沒有任何分析基礎設施能夠以 100% 準確的方式表示性能。

在做出基于數據的決策時，要考慮到細微差別，著眼于大局，包括審查總體營銷結果以及與特定渠道相關的營銷結果。

致力于更好的數據分析

現在您已經回顧了這 10 個常見錯誤，請仔細思考您自己的數據評估和報告流程。

您正在查看足夠重要的數據嗎？

您是否考慮了分析和廣告平臺跟蹤之外的事件？

您是否為您的報告提供了足夠的背景信息？

在為您的營銷活動做出決策以及準備報告時，請注意這些潛在的錯誤。

因此，您將能夠構建更好的報告，并與利益相關者進行更有效的對話，討論審核結果后下一步該做什么。